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公开(公告)号：CN114004336A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111270563.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种基于增强变分自编码器的三维射线重构方法，用于完善预测用户信道幅值的神经网络模型训练所使用的射线追踪数据的神经网络训练样本集，其特征在于，建立增强条件变分自编码器，获得待完善的神经网络训练样本集，指定子区间，基于指定子区间所对应的类别标签获得指定类别标签向量lc将其输入到训练好的增强条件变分自编码器的解码器中，即可实现指定信道幅值区间的训练样本的生成。本发明使得生成的射线样本分布更符合真实环境特征，可有效降低高误差用户数、神经网络的预测误差以及大幅降低获得信道幅值的时间开销。
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